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大数据人工智能技术图谱-大数据人工智能图片

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-07-16 03:35:30分类AI技术浏览67
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据人工智能技术图谱的问题,于是小编就整理了2个相关介绍大数据人工智能技术图谱的解答,让我们一起看看吧。ai数据标注员干嘛的?大数据和人工智能有什么关联?ai数据标注员干嘛的?数据标注员就是给一些图片进行拉框标注之类的,操作很简单,只需要懂一些基础电脑知识就……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据人工智能技术图谱问题,于是小编就整理了2个相关介绍大数据人工智能技术图谱的解答,让我们一起看看吧。

  1. ai数据标注员干嘛的?
  2. 大数据和人工智能有什么关联?

ai数据标注员干嘛的?

数据标注员就是给一些图片进行拉框标注之类的,操作很简单,只需要懂一些基础电脑知识可以了。

但是事先给你打个预防针,这份工作很枯燥,需要能够坐得住的人来进行,

大数据人工智能技术图谱-大数据人工智能图片
(图片来源网络,侵删)

但是这份工作也很有发展方向,你可以去网页链接看一下,里面有一些标注员亲身经历的文章。

大数据和人工智能有什么关联?

大数据是人工智能的基石,目前深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么,到底什么是大数据呢?

人们经常笼统地说,大数据就是大规模的数据。

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(图片来源网络,侵删)

这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用价值。例如,地球绕太阳运转的过程中,每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其实并没有太多可以挖掘的价值,因为地球围绕太阳运转的物理规律,人们已经研究得比较清楚了。

那么,大数据到底是什么?大数据是如何产生的?什么样的数据才最有价值,最适合作为计算机的学习对象呢?

根据马丁·希尔伯特的总结,今天我们常说的大数据其实是在2000年后,因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据:

大数据人工智能技术图谱-大数据人工智能图片
(图片来源网络,侵删)

信息交换:据估算,从1986年到2007年这20年间,地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化程度,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里,每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储:全***息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全***息存储能力增加了约120倍,所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时,即便用上我们所有的信息载体、存储手段,我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理:有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

大数据和机器学习是我的主要研究方向,同时也在带相关方向研究生,所以我来回答一下这个问题。

要想搞清楚大数据与AI之间的关系,首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果,大数据技术的重点在于实现数据价值化,整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开,包括数据的***集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外,云计算技术与大数据技术也有密切的联系,云计算为大数据提供了服务支撑。

人工智能目前已经经过了60多年的发展,主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉机器人学等六大方面,重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科,所以目前依然处在行业发展的初期,人工智能领域依然有大量的课题需要攻克,也需要解决落地应用问题。

大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述,其一是大数据是人工智能的基础,大数据带来智慧;其二是人工智能促进大数据的发展;其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态

大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展,比如机器学习需要大量的训练数据,数据量越大则训练的效果就会越好,所以在大数据时代,机器学习包括深度学习受到了广泛的关注,一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用,比如自动驾驶、智能诊疗等。

人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展,比如人工智能领域需要***集更多的数据,而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程,这个过程也在促进大数据技术的发展。另外,大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术[_a***_],其一是云计算(提供计算***服务),其二是物联网(提供人工智能产品的落地应用场景),所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题,或者考研方面的问题,都可以咨询我,谢谢!

人工智能和大数据是有关系的,下面发表一下个人观点,欢迎指正。

智能家居系统语音控制窗帘开关的系统为例,大数据就相当于主机的作用,接收数据——选择、分析、处理数据——发送指令,窗帘面板、窗帘电机、窗帘轨道就相当于执行动作的载体可以理解为“机器人”,这一整个语音控制窗帘开关的系统就是最简单的物联网,而物联网是人工智能的核心

大数据指的是人与人、人与物之间相互作用所产生的数据,把这些数据进行选择、整合、分析提取有用信息,创造新知识的一个过程。

人工智能是基于大数据的基础上,将大数据反应的信息作用于事物,发挥大数据作用的过程。

大数据,百度百科上是这么定义的,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

简单说,就是不是简单的将你的性别、淘宝记录啥的数据收集起来,通常做大数据的公司还会基于这些数据进行分门别类的整理,并且对整理后的数据进行分析,比如分析出你喜欢什么样的风格的衣服,你的喜好等信息。

关于大数据,IBM概括出大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

那怎么实现上述的五大特点呢?

我们都知道,所谓大数据,就是大量的信息,利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉,不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑,他们通常都有数据处理中心,就是高配的商业服务器。但即便高配,如果只是用简单的算法来处理,也很浪费时间。

所以这里就需要神经网络算法、机器学习等技术处理手段,软件和硬件结合起来对数据库中的数据进行处理,而使用的这些算法、机器学习等分析技术就属于人工智能。

其实人工智能是很多技术的总称,包括机器人、语言识别图像识别、自然语言处理和专家系统等,因为人工智能尚在发展阶段,所以也没有非常精准的定义,在行业内,人工智能与大数据密不可分,可以将很多大数据的应用(云计算平台等)归结为人工智能。

到此,以上就是小编对于大数据人工智能技术图谱的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据人工智能技术图谱的2点解答对大家有用。

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